博主介绍:✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战8年之久,选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页,了解更多项目!

🍅感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计:2026年计算机专业毕业设计选题汇总(建议收藏)✅

2、大数据毕业设计:2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark(建议收藏)✅

1、项目介绍

技术栈:Python语言、Django框架、vue前端框架、MySQL数据库、网络爬虫技术、懂车帝数据、HTML、Echarts可视化大屏
意义:用“Django+Vue+Echarts”打造汽车数据采集、分析与可视化平台,支持爬取、入库、可视化全流程,适合毕设、汽车市场分析或大数据实践。

研究背景:汽车市场信息分散,缺少实时、可视化的数据分析工具;用户在选择汽车时,往往需要在多个平台之间进行比较和筛选,效率低下。

研究意义:系统开源、部署简单,高校可作数据采集与可视化课程案例,汽车经销商可嵌入市场分析系统,个人可挂云服务器练手,实现学术与商业双重落地。

2、项目界面

(1)汽车大数据分析可视化大屏
在这里插入图片描述

(2)数据后台管理系统
在这里插入图片描述

(3)汽车数据管理
在这里插入图片描述

(4)系统登录界面
在这里插入图片描述

(5)数据采集界面
在这里插入图片描述

3、项目说明

Django是一个开源的Web框架,懂车帝是一个提供汽车相关信息的平台。本文将介绍如何利用Django进行懂车帝数据的采集、分析和可视化,并展示在一个大屏上。

首先,我们可以使用Django的爬虫框架来采集懂车帝的数据。通过编写爬虫程序,我们可以自动抓取懂车帝网站上的汽车信息,如品牌、型号、价格等,并存储到数据库中。

接下来,我们可以利用Django的数据分析功能对采集到的数据进行处理和分析。例如,我们可以统计不同品牌的车型数量、平均价格等指标,以及根据地区、车型等条件进行数据筛选和分组。

为了将数据可视化展示在大屏上,我们可以使用Django配合一些数据可视化库,如Echarts。通过编写相应的视图函数和模板,我们可以将分析结果以各种图表形式展示,如柱状图、折线图、饼图等。

最后,我们可以通过在大屏上运行Django项目,将数据分析和可视化结果展示出来。大屏可以呈现实时更新的数据,并提供交互功能,如筛选、搜索等,以便用户根据自己的需求查看和分析数据。

总之,利用Django进行懂车帝数据的采集、分析和可视化大屏展示,可以帮助用户更好地了解汽车市场的情况,为决策提供数据支持。

4、核心代码


import requests
from lxml import etree
import csv
import os
import time
import json
import pandas as pd
import re
import django
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE','car.settings')
django.setup()
from myApp.models import carInfo
class spider(object):
  
    def init(self):
        if not os.path.exists('./temp.csv'):
            with open('./temp.csv','a',newline='',encoding='utf-8') as wf:
                write = csv.writer(wf)
                write.writerow(["brand","carName","carImg","saleVolume","price","manufacturer","rank","carModel",
                                "energyType","marketTime","insure"])

    def get_page(self):
        with open('./spiderPage.txt','r') as r_f:
            return r_f.readlines()[-1].strip()

    def set_page(self,newPage):
        with open('./spiderPage.txt','a') as a_f:
            a_f.write('\n'+str(newPage))
    def main(self):
        count = self.get_page()
        params = {
            'offset':int(count)
        }
        print("数据从{}开始爬取".format(int(count)+1))
        pageJson = requests.get(self.spiderUrl,headers=self.headers,params=params).json()
        pageJson = pageJson["data"]["list"]
        try:
            for index, car in enumerate(pageJson):
                carData = []
                print("正在爬取第%d" % (index + 1) + "数据")
                # 品牌名
                carData.append(car["brand_name"])
                # 车名
                carData.append(car["series_name"])
                # 图片链接
                carData.append(car["image"])
                # 销量
                carData.append(car["count"])
                # 价格
                price = []
                price.append(car["min_price"])
                price.append(car["max_price"])
                carData.append(price)
                # 厂商
                carData.append(car["sub_brand_name"])
                # 排名
                carData.append(car["rank"])
                # 第二个页面
                carNumber = car["series_id"]

                infoHTML = requests.get("https://www.dongchedi.com/auto/params-carIds-x-%s" % carNumber,
                                        headers=self.headers)
                infoHTMLpath = etree.HTML(infoHTML.text)
                # carModel
                carModel = infoHTMLpath.xpath("//div[@data-row-anchor='jb']/div[2]/div/text()")[0]
                carData.append(carModel)
                # energyType
                energyType = infoHTMLpath.xpath("//div[@data-row-anchor='fuel_form']/div[2]/div/text()")[0]
                carData.append(energyType)
                # maketTime
                marketTime = infoHTMLpath.xpath("//div[@data-row-anchor='market_time']/div[2]/div/text()")[0]
                carData.append(marketTime)
                # insure
                insure = infoHTMLpath.xpath("//div[@data-row-anchor='period']/div[2]/div/text()")[0]
                carData.append(insure)
                print(carData)
                self.save_to_csv(carData)
        except:
            pass
        # print(pageJson)
        self.set_page(int(count)+10)
        self.main()
    def save_to_csv(self,resultData):
        with open('./temp.csv','a',newline='',encoding='utf-8') as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow(resultData)

    def clear_csv(self):
        df = pd.read_csv('./temp.csv')
        df.dropna(inplace=True)
        df.drop_duplicates(inplace=True)
        print("总数量为%d"%df.shape[0])
        return df.values

    def save_to_sql(self):
        data = self.clear_csv()
        for car in data:
            carInfo.objects.create(
                brand = car[0],
                carName=car[1],
                carImg=car[2],
                saleVolume=car[3],
                price=car[4],
                manufacturer=car[5],
                rank=car[6],
                carModel=car[7],
                energyType=car[8],
                marketTime=car[9],
                insure=car[10]
            )

if __name__ == '__main__':
    spiderObj = spider()
    spiderObj.init()
    spiderObj.main()
    spiderObj.save_to_sql()

5、源码获取方式

biyesheji0005  或  biyesheji0001   (绿色聊天软件)

🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻

Logo

Agent 垂直技术社区,欢迎活跃、内容共建。

更多推荐